【摘 要】
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为改善基于小波电能质量信号扰动识别中存在数据量大、识别率不高的不足,提出一种电能质量扰动识别的小波压缩感知新方法。该方法首先确定扰动信号在小波域中的稀疏性,利用小
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2017YFB1201001);国家自然科学基金资助项目(51307144)
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为改善基于小波电能质量信号扰动识别中存在数据量大、识别率不高的不足,提出一种电能质量扰动识别的小波压缩感知新方法。该方法首先确定扰动信号在小波域中的稀疏性,利用小波压缩感知降维,获得少量测量数据,应用正交匹配追踪算法求取各层稀疏系数组成稀疏矩阵;然后提取稀疏系数的最大值、标准差、峭度等组成特征向量,输入神经网络系统训练并实现分类识别。该方法具有采样数据少、处理方便、特征提取简单等特点。仿真结果表明,针对典型的7类单一扰动和复合扰动信号,所提方法在理想环境下识别率分别达到99.50%和99.43%,噪声环境
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